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Anthony R. Cillo,1,2,6,10, * Carly Cardello,1,2冯尚,1,2,3 Lilit Karapetyan,4,7 Sheryl Kander,1,2 Cindy Sander,4 Elizabeth Rush,4 Elizabeth Rush,4 Arivarasan Karunamurthy,5 Ryan C. Massa,4,4,4 rohat an J. 工人,1,2 John M. Kirkwood,1,2,4,6,10, * Tullia C. Bruno,1,2,6,10 *和Dario A.A. Vignali 1,2,6,10,11, * 1 1匹兹堡大学医学院免疫学系,美国宾夕法尼亚州匹兹堡2肿瘤微环境中心,UPMC Hillman癌症中心,匹兹堡大学医学院,宾夕法尼亚州匹兹堡大学医学院美国匹兹堡匹兹堡医学院血液学/肿瘤科美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院癌症中心,美国宾夕法尼亚州,美国9现在的地址:美国密苏里州圣路易斯医学院肿瘤科,美国密苏里州圣路易斯,美国密苏里州,10高级作者11铅联系联系 *seaders nocence *sotookence *suoldence *arc85@pitt.edu(A.R.C. ),kirkwoodjm@upmc.edu(J.M.K. ),tbruno@pitt.edu(T.C.B. ),dvignali@pitt.edu(d.a.a.v.) https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.06.036工人,1,2 John M. Kirkwood,1,2,4,6,10, * Tullia C. Bruno,1,2,6,10 *和Dario A.A. Vignali 1,2,6,10,11, * 1 1匹兹堡大学医学院免疫学系,美国宾夕法尼亚州匹兹堡2肿瘤微环境中心,UPMC Hillman癌症中心,匹兹堡大学医学院,宾夕法尼亚州匹兹堡大学医学院美国匹兹堡匹兹堡医学院血液学/肿瘤科美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院癌症中心,美国宾夕法尼亚州,美国9现在的地址:美国密苏里州圣路易斯医学院肿瘤科,美国密苏里州圣路易斯,美国密苏里州,10高级作者11铅联系联系 *seaders nocence *sotookence *suoldence *arc85@pitt.edu(A.R.C.),kirkwoodjm@upmc.edu(J.M.K.),tbruno@pitt.edu(T.C.B.),dvignali@pitt.edu(d.a.a.v.)https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.06.036https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.06.036
1血液学和雷蒙德·佩雷尔曼(Raymond G. Perelman)蜂窝和分子治疗中心,美国宾夕法尼亚州费城儿童医院; 2哈佛医学院儿科系,以及美国马萨诸塞州波士顿的波士顿儿童医院血液学和肿瘤学系; 3 Spark Therapeutics,Inc。,美国宾夕法尼亚州费城; 4宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州梅尔顿·S·赫尔希医疗中心,血液和血栓形成中心以及血液和血管疾病的医学系; 5澳大利亚维多利亚州墨尔本莫纳什大学澳大利亚血液疾病中心的血栓形成与止血病房和血友病治疗中心; 6美国匹兹堡大学医学系,美国宾夕法尼亚州匹兹堡; 7密西西比州高级医学中心,美国麦迪逊市; 8皇家王子阿尔弗雷德医院的细胞和分子疗法系,以及锡德尼大学医学与健康学院的Gene and Stem Cell疗法计划,澳大利亚新南威尔士州Camperdown,悉尼大学; 9美国密苏里州堪萨斯城UMKC医学院医学系; 10泰国曼谷Mahidol University,Mahidol University,止血和血栓形成部门,医学系;美国北卡罗来纳州教堂山教堂医学院北卡罗来纳大学11号大学; 12血友病治疗计划和加拿大多伦多大学多伦多大学的圣迈克尔医院血友病治疗中心; 13以色列的以色列国家血友病中心和血栓形成研究所,以色列Tel Hashomer; 14佛罗里达大学佛罗里达州盖恩斯维尔大学儿科学系血液学和肿瘤学系
•这项研究包括少数患者,数据完整性在患者的病历上有所不同,随访期的持续时间在患者的持续时间各不相同。•结果是描述性的,没有说明患者特征或其他潜在混杂因素的差异。•由于没有访问时间表,这些临时结果是基于医生在参与现场持有的患者病历可获得的信息。•由于不是随机选择站点,因此本研究的结果可能无法推广到所有≥25岁的SMA年龄≥25岁的成年患者。•治疗模式,疾病监测和医疗保健资源利用模式可能反映了特定地点方案。但是,本研究中包括多个站点以减轻这些影响。
大型语言模型正在实现机器人口头交流的快速进步,但是非语言通讯并不能保持步伐。物理类人形机器人努力使用面部运动来表达和交流,主要依靠声音。挑战是双重的:首先,一种表达的机器人面孔的致动在机械上具有挑战性。第二个挑战是知道要产生什么表达,以使机器人看起来自然,及时和真实。在这里,我们建议通过训练机器人来预测未来的面部表情并与人同时执行它们,从而可以缓解这两个障碍。虽然延迟的面部模仿看起来不明显,但面部共表达感觉更为真实,因为它需要正确推断人的情绪状态才能及时执行。我们发现,机器人可以学会在人类的微笑之前预测即将到来的微笑,并在人类的笑容面前预测,并使用学习的逆向运动面部自我模型,同时与人同时同时表达微笑。我们使用包含26个自由度的机器人脸证明了这种能力。我们认为,同时表达面部表情的能力可以改善人类机器人的相互作用。
目的:骨关节炎(OA)是全世界最常见的关节疾病,是老年人的残疾和慢性疼痛的主要原因。FROFROPTOSOS。是一种以异常的铁代谢和活性氧累积为特征的程序性细胞死亡。但是,它在OA中的作用尚不清楚。方法:为了确定来自OA患者的关节软骨和滑膜样品共表达的螺旋病标志物,进行了硅分析中进行分析。分析了签名基因,并使用ROC曲线预测模型对结果进行了评估。签名基因和铁凋亡表型。使用QRT-PCR确定来自OA患者的样品中非编码RNA的表达水平。CERNA网络分析结果已使用双葡聚糖酶测定确认。结果:JUN,ATF3和CDKN1A被鉴定为OA-和铁铁相关的签名基因。GSEA分析表明,这些基因在免疫和炎症反应中的富集以及氨基酸代谢。cibersort算法在软骨中显示T细胞与这些特征基因之间的负相关性,并且在滑膜中呈正相关。此外,RP5-894D12.5和FAM95B1通过竞争性结合与miR-1972,miR-665和miR-181a-2-3p来调节JUN,ATF3和CDKN1A的表达。此外,在小鼠和人OA滑膜和软骨组织中,JUN,ATF3和CDKN1A表达都被下调。在体内,在OA软骨和滑膜中都下调了GPX4。然而,GPX4和GSH被下调,而在患者OA软骨和滑膜样品中,亚铁离子被上调,表明铁铁蛋白酶与OA的发病机理有关。QRT-PCR恶魔表明,MiR-1972,RP5-894D12.5和FAM95B1在OA组织中差异表达。通过双速度左右分析证实了MiR-1972与JUN之间的相互作用,以及RP5-894D12.5,MiR-1972和JUN之间的CERNA调节机制。结论:这项研究确定JUN,ATF3和CDKN1A可能是关节滑膜炎和OA的诊断生物标志物和治疗靶标。此外,我们的发现表明RP5-894D12.5/miR-1972/jun是OA中潜在的CERNA调节轴,从而深入了解了铁毒性和OA之间的联系。关键词:骨关节炎,铁毒炎,滑膜炎,生物信息学,JUN,ATF3,CDKN1A,GPX4
化学氮肥可以维持作物生产力,但是化学氮肥过度使用会导致经济成本和环境污染。减少氮肥使用使用的一种方法是将氮酶生物合成途径转移到非乳状植物中。Fe蛋白是氮酶的两个结构成分。NIFB是一个关键的成熟酶,它催化了结合和减少n 2的氮酶Femo-Concactor的生物合成中的第一个投入步骤。NIFB,NIFH,NIFD和NIFK的表达对于产生能够固定大气N 2的植物至关重要。在这项研究中,Paenibacillu Polymyxa Wly78的四个基因(NIFB,NIFB,NIFD和NIFK)通过CRE/LOXP重组系统组装在植物表达vector PCAMBIA1301中,从而产生重组表达vector PCAM- bia1301301-nifbhdk。然后,使用tumefaciens介导的转化将表达载体中携带的四个NIF基因共同融入了高地棉R15。通过PCR和RT-PCR选择了T 3代的纯合转基因棉线B2,B5和B17。QRT-PCR显示,NIFB,NIFH,NIFD和NIFK在类似水平的转基因棉中共表达。Western印迹分析表明,NIFB,NIFH,NIFD和NIFK是在转基因棉中共同生产的。棉花中四种关键的NIF蛋白(NIFB,NIFH,NIFD和NIFK)的共表达是工程氮酶生物合成途径的重要一步。
神经精神疾病在遗传上很复杂,遵循由数千种风险变异和基因组成的多基因结构。1 与孟德尔遗传病(可通过分析单个基因获得可推广的机制见解)不同,复杂遗传病的病因围绕基因的功能组或通路进行组织。1 预计这些组中的基因将共同调节并在允许通路发挥作用的水平上表达。2,3 RNA 共表达和蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络为理解此类基因组的组织方式提供了强大的概念框架,并具有预测能力,可优先考虑多基因疾病中的疾病相关变异。4,5,6 该框架通过将基因排列成更小、更易处理且连贯的模块集以进行实验分析,有助于表征相关的生物通路。此外,基因共表达网络可以通过将目标组织中普遍存在的细胞类型和细胞状态共同变化的基因连接在一起,进一步加深我们对复杂多基因疾病的理解。 7,8
神经精神疾病在遗传上很复杂,遵循由数千种风险变异和基因组成的多基因结构。1 与孟德尔遗传病(可通过分析单个基因获得可推广的机制见解)不同,复杂遗传疾病的病因围绕基因的功能组或通路进行组织。1 预计这些组中的基因将共同调节并在允许通路发挥作用的水平上表达。2,3 RNA 共表达和蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 网络为理解此类基因组如何组织提供了一个强大的概念框架,并具有预测能力,可以优先考虑多基因疾病中的疾病相关变异。4,5,6 该框架通过将基因排列成更小、更易处理且连贯的模块集以进行实验分析,有助于表征相关的生物通路。此外,基因共表达网络可以通过将目标组织中普遍存在的细胞类型和细胞状态共同变化的基因连接在一起,进一步加深我们对复杂多基因疾病的理解。 7,8
背景:扩张型心肌病 (DCM) 是收缩性心力衰竭的主要原因之一,常具有遗传因素。DCM 发病和进展的分子机制仍不清楚。本研究旨在寻找新的诊断生物标志物,以辅助治疗和诊断 DCM。方法:探索基因表达综合 (GEO) 数据库,提取两个微阵列数据集 GSE120895 和 GSE17800,随后将它们合并为一个队列。在 DCM 组和对照组中分析差异表达基因,然后进行加权基因共表达网络分析以确定核心模块。通过基因显着性 (GS) 和模块成员资格 (MM) 值识别核心节点,并通过 Lasso 回归模型预测四个枢纽基因。在数据集 GSE19303 中进一步验证四个枢纽基因的表达水平和诊断价值。最后,确定了潜在的治疗药物和调节基因的上游分子。结果:绿松石模块是 DCM 的核心模块。鉴定出四个枢纽基因:GYPC(糖蛋白C)、MLF2(髓系白血病因子2)、COPS7A(COP9信号体亚基7A)和ARL2(ADP核糖基化因子类GTPase 2)。随后,通过实时定量PCR(qPCR)检测,枢纽基因在数据集和验证模型中的表达均存在显著差异。还鉴定出四种潜在的调节剂和七种化学物质。最后,成功进行了基因编码蛋白与小分子药物的分子对接模拟。结论:结果表明ARL2、MLF2、GYPC和COPS7A可能是DCM的潜在基因生物标志物。